“最近，可能大家都很关注股票，我是不怎么看，不太关心股价。上市后，反而比过去冲刺阶段更有激情，因为在完成了一些里程碑的事情后，可以甩开膀子真正地跟产业深度碰撞。”7月18日，在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）现场，中科闻歌CEO（首席执行官）罗引接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体记者采访时，坦然聊起了资本市场对公司的预期。
中科闻歌系中科院自动化研究所的科学家创立的AI（人工智能）公司，今年6月底登陆港交所，成为“港股决策大模型第一股”。
《每日经济新闻》记者了解到，当下，企业对人工智能的需求正悄然发生变化，从以往早期的分析型AI处理数据的“效率工具”，到过去两年生成式AI成为“内容助手”，如今企业真正需要的是懂业务、懂决策的“决策大脑”。
当越来越多的玩家涌入AI赛道，决策智能如何重构组织能力？随着Token（词元）“通胀时代”的来临，决策智能如何算好“成本账”？
企业建设与运营成本降九成决策智能正在重构组织能力
随着大模型技术走向成熟，AI产业竞争逻辑正发生根本的转变。
“今天，企业的核心竞争力，不再是拥有多少算力模型，而是在于能否适应高速变化、不确定性的社会，看清事实并更准确地判断因果，快速做出微观和宏观的判断。从智能到决策，这是一场组织能力的重构。”在罗引看来，AI的下一站，绝不只是生成答案，而是深度参与决策。
罗引将决策智能发展划分为“三重跃迁”：从计算AI、生成AI，最终走向决策AI。真正的高阶形态，是决策AI赋能企业中高层决策，调用生成式AI和计算型AI，层层叠加，最终嵌入组织的判断、协同与行动链条。
在中国科学院自动化研究所副所长曾大军看来，“决策范式演变”这一阶段，最根本的变化在于决策问题的边界被重新划定。“过去，我们觉得没法分析、没法算、没法推演、没法进行定量分析的各种复杂决策问题，现在都在人工智能的牵引下，被纳入可计算、可推演、可评估、可决策的范畴。”
曾大军判断，决策智能已进入系统布局的关键阶段，“现在，谁能先冲出来，从工具层面真正提供好用、管用的这套框架，对下一步的进展就会起到非常强的牵引作用”。
在WAIC 2026举行期间，中科闻歌发布业界首个“基、枢、核、脑、端”完整AI决策产品体系。《每日经济新闻》记者现场获悉，该体系以DOMA（数据—本体—模型—智能体）架构为技术底座，覆盖数据治理、业务建模、模型推理与智能体执行全链路，打通从企业生产经营决策到科学发现的AI决策闭环。
记者还注意到，这一决策AI产品体系直接为企业带来降本和效率提速。数据显示，企业建设与运营成本最高降低约90%，决策响应速度最高提升192倍，原本平均需要32小时的分析，如今10分钟即可完成，推动企业决策能力走向“智能化装配”。
Token“通胀时代”来临决策智能如何算好成本账？
AI爆发式增长之下，人工智能时代，衡量价值的“新货币”Token正经历一场结构性“通胀”。一方面，部分模型价格持续走低甚至免费，另一方面则是面向复杂任务的旗舰模型和Token价格逆势上涨。
这意味着，相比单轮问答，企业的战略推演、生产调度、市场预测等决策任务，往往涉及多轮理解、任务拆解、工具调用和长链路执行，Token消耗量是普通对话的数十倍乃至上百倍。
那么，决策AI在实际部署时，如何平衡思考决策智能的准确性与Token的消耗成本？对此，罗引表示，“我们的产品覆盖中观、宏观、微观三个层面，使用频次完全不同”。
罗引进一步分析称，一方面，微观层面的问题，相对来说使用的频率更高，因为它们跟生产关联；中观层面可能是按天来计算的；宏观层面则是按年或者按季度来。把这三层分好之后，我们可以选择不同参数或者不同算力要求的模型与其搭配，投入和产出就能够算得过来账了。
另一方面，罗引指出，更深层的逻辑是“以质换量”，虽然一些大模型也可以帮你做决策分析，但“消耗的Token成本并没有带来收益，得不到全面准确的分析”。而决策智能平台背后，是多个专家智能体协同，一次推演的成本可能是常规问答的几十倍，但得到的结果是准确而专业的，用户愿意为确定性决策价值买单。
谈及未来Token价值的拐点，罗引认为，这取决于底层计算范式的突破。
“这个得从物理层面研究，是不是能够攻克一些底层技术，比如半导体、超导、量子力学等问题，如果能够把底层计算的范式改变，未来成本一定会急剧下降。现有这套GPU（图形处理器）的逻辑，只要参数量大了、耗电量大了，一定解决不了。”罗引坦言。
罗引表示，其在与中科大量子计算专家进行交流时了解到，如果未来能用几千甚至几万个量子比特承载大模型参数，未来的计算成本，可能是现在的万分之一，但这一天的到来“可能还需要十年，但到底是多少个‘十年’，目前尚不好判断”。
市场规模未来5年将增近10倍哪些领域能率先吃到“螃蟹”？
当市场开始不再满足于AI只是当“诗人”和“助手”，决策智能正成为AI产业下一个增长极。
据《每日经济新闻》记者了解，中国企业级大模型驱动的决策智能市场规模正处于高速扩张期。灼识咨询的数据显示，2025年该市场规模已达到39亿元，占整个企业级大模型市场的21.6%；预计到2030年，该市场规模将大幅增长至375亿元，也就意味着未来5年将增近10倍。
那么，未来决策智能还将在哪些场景和领域最先迎来爆发？
罗引指出，首先科研领域是必然的，尤其是在材料领域。比如，AI for Science（AI4S）的爆发速度远超生物制药，原因在于“生物制药和其他领域，从实验室研究走向临床再到市场推广，需要的时间一般在5到10年，但新材料出现一两年就可以面向市场，转化链条更短”。
其次，制造领域是决策智能落地的另一个主战场，每个工厂都希望有个大脑，将低能耗、排产效率不高、生产环节有异常的各个地方，修复成相对完美的状态，用“厂长思路”进行AI升级。
最后，社会服务与消费领域同样蕴含巨大潜力，他明确感受到，AI在促进消费、物流贸易等方面正成为“隐形推手”，可以带动更多生产效能，提高商品和资金流转的效率。
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